الذكاء الاصطناعي في إفريقيا: التحديات الناشئة

Artificial Intelligence in Africa: Emerging Challenges

الذكاء الاصطناعي في إفريقيا: التحديات الناشئة^([1])

أبيجيد أدي إيبيجولا & تشينيدو أوكونكو

ترجمة/ دعاء عبد النبي حامد

باحثة دكتوراه في الفلسفة الإفريقية الحديثة والمعاصرة كلية الآداب جامعة القاهرة

مقدمة:

يتزايد اعتماد واستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة حول العالم. وفي إفريقيا، يعمل إنشاء الذكاء الاصطناعي وتنفيذه على تغيير حياتنا وثقافاتنا بعدة طرق، بما في ذلك اقتصاديًّا واجتماعيًّا وسياسيًّا. ومن الصعب دائمًا فَهْم هذه التطورات والتنبؤ بها، وهي تزداد صعوبة بعد تفشي جائحة كوفيد-19.

ووفقًا لتقرير بحثي؛ فإن زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا يتطلب تطوير أنظمة بيئية مفعمة بالحيوية تستند إلى خمسة من أصحاب المصالح الذين يُشكِّلون الأساس لبناء نجاح الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك صُنّاع السياسات والجامعات والشركات الكبرى والشركات الناشئة والشراكات متعددة الأطراف.

ويُشير الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من التقنيات التي تسمح للآلات بالعمل بذكاء وتقليد استشعار الإنسان والفهم والعمل البشري. وسيكون للتكنولوجيا تأثير كبير في جميع المجالات التي يشارك فيها الذكاء البشري تقريبًا. ويمكن للشركات والمؤسسات استخدامها لتخصيص الأنشطة، وتحسين العمليات، وتعزيز الابتكارات، وتمكين الموظفين وتأهيلهم.

بشكل أساسي، يُغيِّر الذكاء الاصطناعي طريقة عمل الأشخاص، مما يسمح بتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية، ويسمح بتقديم خدمات حكومية أفضل للجمهور. وعلى وجه التحديد، يُظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم والرعاية الصحية والزراعة والتجارة تأثيرًا كبيرًا على أنشطتها المختلفة.

الذكاء الاصطناعي هو مجال تقني سريع النمو، ولديه القدرة على تغيير كل جانب من جوانب التفاعلات الاجتماعية البشرية. وتنتشر الخدمات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في العديد من جوانب الحياة البشرية في جميع أنحاء العالم؛ ومع ذلك، تختلف معدلات الاستخدام بين الدول المتقدمة والدول النامية. ومن الواضح أن الذكاء الاصطناعي يخترق النظام الاجتماعي الإفريقي من خلال عمليات مختلفة. على سبيل المثال، تُوفّر برامج الدردشة في كينيا الآن خدمات الرعاية الصحية للأشخاص دون زيارة الأطباء، كما توفر منصة تعتمد على البيانات تسمى Zenvus في نيجيريا رؤى للمزارعين.

ولا يتم استبعاد القطاع المالي والقطاعات الأخرى؛ وتعمل التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير طرق العمليات في هذه القطاعات. في جنوب إفريقيا، تُمكّن تقنية Mama Money and Mukuru من تحويل الأموال بسهولة وسرعة عبر مختلف البلدان في إفريقيا. أما Kudi فهو روبوت محادثة في نيجيريا يعمل بالذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تقديم الخدمات المالية للأشخاص المحرومين منها. ومن بين مرافق التسوق الأخرى عبر الإنترنت Take Alot في جنوب إفريقيا، وKonga في نيجيريا.

وبسبب الاعتماد واسع النطاق لتقنيات الهاتف المحمول في إفريقيا، هناك تفاؤل بأن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستكون الموجة التالية من التقنيات التي تحظى بقبول واسع. ومع ذلك، باستثناء عدد قليل من الدول (مثل جنوب إفريقيا ونيجيريا وإثيوبيا وكينيا وغانا)، فإن اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في إفريقيا لم يصبح حقيقة بعدُ. من المؤسف أن العوامل الحاسمة اللازمة للاعتماد على التكنولوجيا غير موجود في معظم أنحاء إفريقيا، ولا تزال العديد من البلدان في إفريقيا تفتقر إلى البنية الأساسية اللازمة، والحوكمة، والنظام البيئي للبيانات، وتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، وغيرها من العوامل الضرورية للذكاء الاصطناعي.

الغرض من هذه الدراسة هو استكشاف التحديات التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في جميع أنحاء المناطق الإفريقية. ولذلك فإن سؤال البحث هو “ما هي التحديات التي تواجه تصميم وتطوير ونشر وتطبيق الذكاء الاصطناعي في إفريقيا؟”.

ولتحقيق هذا الهدف، تم إجراء بحث لمراجعة الأدبيات (بما في ذلك التقارير) حول الذكاء الاصطناعي في إفريقيا. يتم حاليًّا تطوير ونشر وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بشكل متزايد في البلدان المتقدمة في العالم مقارنة بإفريقيا. وذلك بسبب العوامل السياقية التي يمكن تصوُّرها على أنها عوائق تتطلب الاهتمام لتحسين قدرات الذكاء الاصطناعي. ويُسلّط هذا البحث الضوء على هذه العوائق/ التحديات ويقدم توصيات يمكن أن تعمل على تحسين وتطوير ونشر واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في إفريقيا.

 يبدأ هذا البحث بنظرة عامة على معنى الذكاء الاصطناعي وطبيعته، يليه دراسة التحديات الناشئة التي تواجه الذكاء الاصطناعي في إفريقيا. ويناقش قسم “التحديات الناشئة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا” تداعيات التحديات، بينما يقترح قسم “معالجة تحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي” الطرق الممكنة لمعالجة هذه القضايا. ويقدم قسم المناقشة بعض الاقتراحات والتوصيات العملية لأصحاب المصالح المختلفين، وأخيرًا، يختتم البحث بـ”الاستنتاجات”.

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي:

  الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من العلوم يدرس ويطور الآلات الذكية، تأسَّس هذا المجال من العلوم في الخمسينيات، وبحلول ذلك الوقت، تم وصف الذكاء الاصطناعي بأنه علم جديد يدرس بشكل منهجي ظاهرة “الذكاء”. وكان من المقرر استخدام المحاكاة الحاسوبية للعمليات الذكية لتحقيق هذا الهدف وأوضح المؤلفون أيضًا أنه في الذكاء الاصطناعي، يُنظَر إلى الذكاء على أنه مهارة عقلية واسعة تتضمن مجموعة متنوعة من القدرات الأكثر تخصصًا، بما في ذلك التفكير والتخطيط وحل المشكلات وضبط المفاهيم، واستخدام اللغة، والتعلم. ولاختبار الذكاء الحاسوبي، في عام 1950م، قام تورينج Turing وهوجلاند Haugeland بتقديم اختبار تورينج والذي لا يزال قيد الاستخدام رغم بعض الانتقادات.

ويشير الذكاء الاصطناعي إلى التكنولوجيا القادرة على أداء المهام التي تتطلب مستوى معينًا من الذكاء، أي الآلة أو الأداة التي تم تدريبها لأداء عمل مثل عمل الإنسان. يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى نوعين أساسيين بما في ذلك الذكاء الاصطناعي الضعيف والقوي أو الذكاء الاصطناعي الضيق والعام.

إن الذكاء الاصطناعي الضعيف يُصوِّر الذكاء الاصطناعي كأداة لحل المشكلات، في حين أن الذكاء الاصطناعي القوي يستلزم إنشاء عقل “حقيقي”، وتشمل محفظة الذكاء الاصطناعي معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والروبوتات، والتعلم الآلي، والحوسبة المعرفية.

إن فكرة الذكاء الاصطناعي كعلم يدرس ظواهر الذكاء قد تم تجاوزها إلى حدّ ما في السنوات الأخيرة من خلال تصور الذكاء الاصطناعي باعتباره نظامًا هندسيًّا يُركّز فيه العلماء على إنتاج برامج وأدوات قابلة للاستخدام تعمل في المجالات التي تحتاج عادة إلى الذكاء. وأصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام بالفعل في كلّ مكان حولنا، وفي كل جانب من جوانب الحياة تقريبًا. ويمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من الأدوار المؤسسية لمساعدة الموظفين في العمل من خلال تقليل عبء العمل وفي مجالات مثل التجارة والتعليم والزراعة والتمويل. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في النقل والسيارات والتصنيع والتنبؤ بالطقس.

كتقنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي في مَهْده، وتمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم فهمًا أوّليًّا فقط للتعبير البشري، ونبرة الصوت، والعاطفة، وتعقيدات التفاعل البشري. قبل أن تتمكن أجهزة الكمبيوتر من التصرف حقًّا مثل البشر، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه. في حين أن أبحاث الذكاء الاصطناعي تتمتع بتاريخ طويل من الحماس تليها خيبة أمل طويلة، فإننا حاليًّا في خضم فترة غير عادية من الابتكار التكنولوجي عبر العديد من الصناعات، مما يُغذِّي صعود الذكاء الاصطناعي. وسيكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير من خلال تمكين التقدم بشكل أسرع وأعمق في كل قطاع تقريبًا؛ حيث يلعب الذكاء (البشري) دورًا. يمكن استخدامه مِن قِبَل الشركات أو المؤسسات لإشراك العملاء، وإحداث ثورة في إنشاء المنتجات، وتحسين العمليات، وتمكين الموظفين. ولكن الأهم من ذلك هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدة المجتمع في التغلُّب على بعض تحدياته الأكثر صعوبة.

ويتم نشر حلول الذكاء الاصطناعي بنجاح على نطاق واسع في بعض البلدان الإفريقية، وخاصة في كينيا ونيجيريا وغانا وإثيوبيا وجنوب إفريقيا. وتستهدف معظم الحلول حاليًّا قطاعات الخدمات المالية والزراعة والرعاية الصحية. وتقود جنوب إفريقيا القارة في اعتماد الذكاء الاصطناعي من خلال نظام بيئي قوي يشمل العديد من مراكز التكنولوجيا ومجموعات البحث ومختلف المجالات. وتعمل العديد من الشركات في جنوب إفريقيا إما بدمج حلول الذكاء الاصطناعي في عملياتها الحالية أو تطوير حلول جديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

التحديات الناشئة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا:

يُعدّ الذكاء الاصطناعي ابتكارًا يُغيِّر قواعد اللعبة، ويمتلك القدرة على تحسين جميع قطاعات النظام الاجتماعي الإفريقي. ومع ذلك، فإن اعتماد واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجتمع الإفريقي يثير بعض القضايا بما في ذلك اكتساب المهارات، والأخلاق، والبرمجة، وتكامل البيانات، وموقف المستخدم، والسياسة الحكومية، والبنية الأساسية غير الكافية والاتصال بالشبكة. وقد نشأت هذه التحديات من مراجعة الأدبيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ويتم عرضها ومناقشتها في الأقسام اللاحقة.

-اكتساب المهارات

وهذا يستلزم تعلم المهارات النظرية والعملية اللازمة لتطوير وتنفيذ واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويتطلب التقدم التكنولوجي اكتساب المهارات التقنية. ويتفق قادة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات في إفريقيا على أنه لتحقيق اعتماد واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، يجب تغيير أو تحسين القاعدة المعرفية لأصحاب المصالح. وتعد مهارات البرمجة إحدى الكفاءات الأساسية في عصر الثورة الصناعية الرابعة (4IR). علاوة على ذلك، أفاد بيانكو Bianco أن أحد العوائق الرئيسية أمام اعتماد هذه التكنولوجيا الحديثة -الذكاء الاصطناعي- هو المهارة. يتطلب أيّ مشروع الخبرة المناسبة لتحقيق النجاح، والذكاء الاصطناعي ليس استثناءً. ومن بين كلّ هذه المهارات، تعتبر مهارات الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة في إتقانها، ولا شك أن هناك خللاً في التوازن بين العرض والطلب في السوق.

الذكاء الاصطناعي، باعتباره ابتكارًا جديدًا ومتناميًا، سوف يعمل على تحسين الوظائف الحالية مع خلق وظائف جديدة أيضًا، مما يستلزم اكتساب مهارات جديدة. وفقًا لاستطلاع أجرته دائرة أبحاث جارتنر  Gartner يعتقد 56% من المشاركين أن تعلم مهارات جديدة سيكون ضروريًّا لتنفيذ الوظائف الحالية والمطورة حديثًا. في تطوير وتنفيذ نظام الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة لدمج المعرفة المتخصصة. على الرغم من أن محترفي تكنولوجيا المعلومات (مطوري البرمجيات والمهندسين) يقومون بتصميم وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلا أنهم ليسوا المستخدمين الأساسيين للذكاء الاصطناعي. في الأسواق النامية مثل السوق الإفريقية، وتُعدّ نُدرة الموظفين الجاهزين للتعامل مع الذكاء الاصطناعي مشكلة رئيسية.

يتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي عمليات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية التي تتكون من خوارزميات معقدة؛ وبالتالي، هناك حاجة إلى مهارات البرمجة. والسؤال هو “كيف يمكن برمجة الذكاء الاصطناعي لأداء عمليات دقيقة؟” على سبيل المثال، في التفاعل مع روبوت الدردشة يمكن أن تأتي أسئلة المستخدم بأشكال مختلفة تتطلب نفس الإجابة. على سبيل المثال: “ما هو الوقت”، و”هل يمكنك التحقق من الوقت”. قد يجيب نظام Chatbot بشكل صحيح على السؤال الأول، ولكنه يجيب بشكل غير صحيح عن السؤال الثاني. وفقًا لجروسز Grosz، تثير اللغويات الحاسوبية وأنظمة معالجة اللغة الطبيعية أيضًا بعضًا من أخطر المشكلات المحتملة، مثل فشل نظام الحوار، وتأثير وروبرت الدردشة الاجتماعية على كيفية تواصل الأشخاص مع بعضهم البعض، ومشكلات أداء النظام. ونتيجة لذلك، تُعدّ كفاءة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات وكفاءات البرمجة من بين المهارات المطلوبة للتبني والاستخدام الفعال لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

-عدم اليقين

على الرغم من أن اعتماد واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبح شائعًا، إلا أنه لا يزال من الصعب على بعض قادة الأعمال تحديد الفوائد المرتبطة بالتكنولوجيا. فهناك بعض الفوائد المعروفة للذكاء الاصطناعي، مثل الاستجابة الفورية، وتوفير الوقت، والتقدم الطبي، وتوليد الإيرادات؛ ولا يزال من الصعب على المستخدمين في إفريقيا فهم المزايا الأخرى مثل إتمام العمليات، والتعلم المعزز، وتجربة العملاء. ولأن هذه التقنيات تحاكي الذكاء البشري، أي القيام بوظائف الإنسان بطريقة مختلفة، فإن السؤال هو: هل اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي مفيد أم لا؟ في حين أن بعض قادة الأعمال وأصحاب المصالح يؤمنون ويثقون بهذه التكنولوجيا، ويخشى آخرون أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى تعطيل طرق عملهم التقليدية. باعتبار إفريقيا قارة نامية، فإن معرفة الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة مبكرة ولا يزال السكان غير متأكدين من المزايا. ويُشكّل الخوف من المجهول تحديًا كبيرًا أمام تبني واستخدام الذكاء الاصطناعي في إفريقيا.

– عدم وجود النظام البيئي للبيانات المنظمة

تعتمد مبادرات الذكاء الاصطناعي على جودة وكمية محتويات البيانات لتوفير معلومات أو استجابات دقيقة للمستخدمين في كل موقف. في كثير من الحالات، سيفشل الذكاء الاصطناعي إذا كانت البيانات المستخدَمة لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي لا تعكس المتغيرات الديموغرافية لدى السكان المستهدفين. على سبيل المثال، يتطلب نظام Chatbot معلومات شاملة حول عملياته لتوفير الاستجابات الصحيحة للمستخدمين؛ إذا لم تكن المعلومات التي يطلبها المستخدمون موجودة في مخزن البيانات، فسوف يفشل النظام.

إن نقص البيانات في إفريقيا أمر معروف جيدًا في سياق التنمية؛ حيث تُعدّ البيانات عالية الجودة مؤشرات أساسية للنمو فيما يتعلق بأهداف التنمية المستدامة ومدخلاً رئيسيًّا لتطوير التقنيات الحديثة. ذكرت الجنة الاقتصادية لإفريقيا التابعة للأمم المتحدة (UNECA) 2016م أن أنظمة البيانات الإفريقية هي في “المراحل الأولى من ثورة البيانات الإفريقية، وأن القطاع الخاص أصبح بشكل متزايد لاعبًا حاسمًا وديناميكيًّا داخل أنظمة البيانات الإفريقية”.

إن أساليب التعلم الآلي تكون جيدة بقدر جودة البيانات المقدمة لها. وتتضمن خوارزميات الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في البيانات أو حتى في الفرد الذي أنشأ العملية، مما يؤدي إلى نشر الفوارق الاجتماعية. وهذا مهمّ بشكل خاص في إفريقيا؛ حيث من المرجح أن يستورد المستخدمون خوارزميات التعلم الآلي التي تم إنشاؤها وتدريبها في الخارج باستخدام بيانات قد لا تتعرف على أجزاء كبيرة من السكان الأفارقة أو تكون متحيزة ضدهم. لتمكين الباحثين والمطورين والمستخدمين من اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى مجموعة أعمق وأكبر وأسهل من الوصول إلى البيانات. في الأسواق النامية، وخاصة في المناطق غير المستقرة أو المتأثرة بالصراع، لا تكون البيانات عالية الجودة متاحة دائمًا أو يمكن الوصول إليها.

-عدم وجود سياسات حكومية ذات صلة

مع بدء انتشار التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في اجتياح الأعمال التجارية والحوكمة والأنشطة التعليمية، هناك حاجة إلى سياسة بشأن إستراتيجيات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في البلدان الإفريقية كما رأينا في البلدان المتقدمة مثل أستراليا والصين وفرنسا والولايات المتحدة. على الرغم من أن بعض البلدان الإفريقية، مثل ومصر وزامبيا وتونس وبوتسوانا، قد أدركت إمكانات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الناتج المحلي الإجمالي، ووضعت إستراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي، وأصدرت جنوب إفريقيا ونيجيريا وكينيا قوانين لحماية البيانات، إلا أن جميعها لا تزال في مهدها. اقترح الاتحاد الإفريقي (AU) إصدار قوانين ولوائح الذكاء الاصطناعي، والتي تسمى المنظم الإفريقي للذكاء الاصطناعي لإدارة فوائد التكنولوجيا للأفارقة.

وإن أغلب السكان الأفارقة هم أغلبية متأخرة ومتخلفة في تبنّي الابتكار؛ إنهم يتبعون نهج “الانتظار والترقب” فيما يتعلق بتبني التكنولوجيا. ويحتاج الاتحاد الإفريقي إلى الإسراع في إنشاء اعتماد جيد التنظيم وتنفيذ التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز اعتمادها بين السكان الأفارقة. بشكل عام، هناك نقص عام في السياسات ذات الصلة التي يمكنها إعطاء الأولوية لتصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى معالجة الآثار المحتملة على المجتمع.

– الأخلاق

وفيما يتعلق بتطوير التكنولوجيا، تشير الأخلاق إلى مجموعة من المبادئ القائمة على القبول العام والمعتقدات الدينية والأعراف الثقافية بشأن أفضل السلوكيات التي يمكن ملاحظتها واتباعها أثناء تطوير ونشر التقنيات المبتكرة والناشئة. في إفريقيا، تُشكّل الأخلاق أساس الأنشطة البشرية التي يمكن أن تُعزّز الثقافات الإفريقية، وتساعد على بناء الثقة في تطوير وتطبيقات التكنولوجيا في إفريقيا.

وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بإمكانات هائلة، فإنه يفرض أيضًا صعوبات كبيرة على الشركات والحكومات، وخاصة فيما يتعلق بالأخلاقيات. فلا تزال التداعيات الأخلاقية والاقتصادية والاجتماعية للثورتين الصناعيتين الثانية والثالثة محل نقاش في العديد من البلدان الإفريقية. لقد تورط الذكاء الاصطناعي بالفعل في العديد من الأمثلة على القضايا الأخلاقية. وكشفت الدراسات عن بعض المجالات الرئيسية للآثار المحتملة للذكاء الاصطناعي على العالم الاجتماعي الإفريقي، بما في ذلك تحيُّز البيانات، والشفافية، والمخاطر الاجتماعية والاقتصادية.

تقنيات الذكاء الاصطناعي هي أنظمة تحاكي الذكاء البشري. ويقوّض الذكاء الاصطناعي النماذج الأخلاقية والقانونية الراسخة التي تضع القدرة البشرية في أيدي البشر فقط. باستخدام البيانات المتحيزة، تم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي يخلق عدم مساواة اجتماعية واقتصادية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بعض الخوارزميات المعقدة التي بدورها تُهدّد الثقة والشفافية. وتستخدم البيانات لتدريب هذه الخوارزميات. وقد زُعم أن هناك ندرة في البيانات في إفريقيا، وأن غالبية البيانات المكتسبة لا تعكس بشكل صحيح التجربة الإفريقية، مما يعني أن العديد من الخوارزميات قد لا يتم تكييفها بشكل مناسب مع خصائص السكان المحليين. ولتوفير أساس مقبول لاعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا، يجب على أصحاب المصالح إجراء مناقشات مفتوحة حول الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي واتخاذ الخطوات اللازمة.

-مواقف المستخدم

إن التحدي الآخر الذي يواجه اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في إفريقيا هو موقف المستخدمين. يمكن أن يكون موقف المتبني تجاه تبني الاختراع ورفضه إيجابيًّا وسلبيًّا ومتخوفًا. وفقا لـ”وانغ” Wang وآخرين، فإن المواقف هي عامل تنبؤي أساسي يؤثر على اعتماد منتج جديد؛ وبالتالي، هناك ضرورة إلى معرفة أفضل للمواقف بطريقة محددة جيدًا. الأفارقة متشككون جدًّا في الاعتماد واستخدام التكنولوجيا الجديدة بسبب تأثيرات الثقافة وتأثيرات العوامل الاجتماعية. في دراسة حول اعتماد الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي، قام تشاترجي Chatterjee وباتاتشارجي Bhattacharjee بكشف أن النوايا السلوكية للأفراد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي تتأثر بمواقفهم. وبالمثل، أثبت بحث آخر حول اعتماد منتجات هندسة البرمجيات أن سلوك المستخدم يؤثر على اعتماد أدوات البرمجيات. يؤدي هذا إلى استنتاج مفاده أن سلطات التعليم العالي قد تجد أنه من النافع والمفيد تشكيل مواقف أصحاب المصالح لتشكيل نواياهم وسلوكهم. ونتيجة لذلك، إذا كان لدى الطلاب تصورات سلبية لتطبيقات تكنولوجيا Chatbot في التعليم، فسوف يترددون في اعتماد التكنولوجيا واستخدامها. إن التصور الإيجابي للابتكار يسرع من اعتماده.

-عدم كفاية البنية التحتية والاتصال بالشبكة

تُعدّ البنية التحتية غير الكافية ونقص القدرة على تحمل تكاليف الشبكات هي من بين العقبات الرئيسية التي تحول دون اعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا. وإن نمو وتطوير البنية التحتية وكذلك الاتصال بشبكات تكنولوجيا الهاتف المحمول في إفريقيا بطيء. هناك نسبة كبيرة من سكان إفريقيا غير متصلين بالإنترنت ولا يستطيعون الوصول إلى الإنترنت. يتطلب اعتماد الذكاء الاصطناعي توفيرًا كافيًا للاتصال بالشبكة اللاسلكية. وبالإضافة إلى ذلك، تمتلك البلدان الإفريقية النطاق العريض الأكثر تكلفة في العالم. أفاد التحالف الإنترنت بأسعار معقولة A4AI أن البلدان الإفريقية تسكن تسعة من البلدان العشرة الأقل تكلفة من حيث الوصول إلى الإنترنت؛ حيث تتراوح النفقات من 12 إلى 44٪ من الناتج المحلي الإجمالي.

معالجة تحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي:

يتطلب اعتماد واستخدام أيّ ابتكار بما في ذلك الذكاء الاصطناعي الكفاءة اللازمة. أولاً وقبل كل شيء، يعد إتقان مهارات الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة، وهناك طلب أكبر على خبرات الذكاء الاصطناعي. من المهم خلق بيئة مواتية في مجالات الأعمال والصحة والتعليم والنظم البيئية العامة وتشجيع الموظفين على الاهتمام باستخدام الذكاء الاصطناعي لأداء عملهم. وهذا سيجعلهم يتعلمون المهارات. هناك حاجة إلى تحسين المناهج التعليمية لدمج تدريس مهارات الذكاء الاصطناعي من المرحلة الثانوية.

إن تحسين قدرات التعلم لدى الأشخاص في الرياضيات وبرمجة الكمبيوتر سيساعدهم على اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي اللازمة؛ لأن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي يتخلل جميع الجوانب في الحياة، فإن معرفة الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع. كما أن إضافة مواد تمهيدية للبرمجة وأساسيات الكمبيوتر إلى جميع مجالات الدراسة قد يساعد أيضًا في اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي.

يجب أن يشارك جميع أصحاب المصالح (المواطنين وصانعي السياسات والخبراء الفنيين) في وقت مبكر من عملية التصميم بحيث يتم أخذ التوقعات والمخاوف المجتمعية في الاعتبار، ولا يكون هناك الحاجة إلى أيّ تعديل لاحق. سيؤدي ذلك إلى تحسين معرفة المستخدمين بالنظام، مما سيقلل من عدم اليقين أو الخوف من المجهول.

ويُوصَى باستخدام إطار عمل مسؤول لإدارة البيانات يأخذ في الاعتبار تنوع البيانات لمطوري الذكاء الاصطناعي؛ حيث سيسهل هذا الإطار جمع البيانات الشاملة لتطوير النظام وسيُحسِّن دقة عمليات نظام الذكاء الاصطناعي.

إن التحديات الأخلاقية تمثل مخاوف كبيرة فيما يتعلق باعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في إفريقيا. وقد حاولت العديد من المبادرات، بما في ذلك المؤسسات التعليمية والوكالات الحكومية والمجموعات غير الحكومية والصناعة، معالجة التحديات الأخلاقية والقانونية التي نشأت بسبب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ولكن تأثير هذه الجهود لا يزال ضئيلًا في إفريقيا.

إن اختيار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتصميمها ونشرها واستخدامها لها آثار أخلاقية. ولذلك فإننا نتفق مع التوصيات التي قدمها بورنستاين Borenstein وهوارد Howard، أنه من المهم للمطورين أن يدركوا أن التكنولوجيا التي يقومون بإنشائها مرتبطة بأبعاد أخلاقية، وأن لديهم دورًا حاسمًا والتزامًا بالتعامل مع الاعتبارات الأخلاقية كمطورين. وإن توعية المطورين بمسؤولياتهم المهنية والآثار الأخلاقية في أثناء التطوير سيساعد في تقليل المشكلات الأخلاقية. كما ينبغي للحكومة والهيئات المهنية الأخرى تعزيز سياساتها الأخلاقية لتوجيه عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.

إن خلق بيئة مناسبة تشجّع العقول المبدعة، لا تزال الدول الإفريقية تكافح من أجل تطوير البنية الأساسية. تركز معظم السياسات الحكومية على التنمية الحضرية بينما تعاني المناطق الريفية. وينبغي للحكومة أن تضمن توسيع نطاق مشاريعها لتشمل المواقع الريفية، مما يوفر تغطية شبكية مستقرة وكافية في جميع المناطق. على سبيل المثال، تقع معظم الصناعات الزراعية التي تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملياتها وزيادة الإنتاجية في المناطق الريفية. بالإضافة إلى ذلك، يجب على الاتحاد الإفريقي وكل دولة إفريقية معنية وضع إستراتيجيات وسياسات للذكاء الاصطناعي تكون بمثابة الأساس لتطوير وتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي.

وأخيرًا، تتمتع إفريقيا باقتصادات نامية تتطلب التقدم التكنولوجي لتسريع النمو. ونتيجة لذلك، فمن الأهمية بمكان أن تشجّع القارة استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق متنوعة لأداء مهام مختلفة. وينبغي تشجيع إنشاء مختلف الوكالات التي يمكنها المساعدة في التعامل مع مخاوف المواطنين وشكوكهم كجزء من حملة التوعية. وينبغي لهذه الوكالات أن تعمل على تحسين تقدير إفريقيا وتبنيها للذكاء الاصطناعي وإنشاء طرق فعَّالة لمعالجة التأثيرات المجتمعية. ولا بد من إنشاء شركات التكنولوجيا الناشئة أو مراكز التكنولوجيا لتدريب الجيل القادم من خبراء الذكاء الاصطناعي، وينبغي دعم الابتكارات التكنولوجية المحلية من قبِلَ الحكومة والقطاع الخاص.

مناقشة:

يواجه اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في إفريقيا بعض التحديات، بما في ذلك الافتقار إلى المهارات التقنية، وعدم اليقين، ونقص البيانات المنظمة، والافتقار إلى السياسات الحكومية والأخلاقيات وموقف المستخدم. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحسين الإنتاجية في الشركة مع الحفاظ أيضًا على القدرة التنافسية واكتساب معرفة أعمق بعملائها. ومع ذلك، لا يوجد عددٌ كافٍ من الأفراد ذوي الخبرة والقدرات اللازمة لتشغيل هذه التطبيقات. مطلوب مجموعة مهارات قوية لإنشاء تقنية ذكاء اصطناعي ذات محتوى ونظام وخدمة جيدة، كما يلزم وجود معرفة كافية بكيفية استخدام المنتج لاستخدام التكنولوجيا بفعالية. وتمتد هذه المهارات إلى ما هو أبعد من المعرفة التكنولوجية الأساسية، وقد تعالج صعوبات أخرى مثل الافتقار إلى المعرفة الإدارية الكافية أو حتى تطوير الأفكار التجارية. فيما يتعلق بالصيانة، تتطلب أدوات الذكاء الاصطناعي صيانة روتينية، وهذا يتطلب معرفة متخصصة بالبرمجة.

بمعنى آخر، تحتاج الشركة التي ترغب في توظيف خدمات تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى مهندس داخلي أو متخصص موثوق به للصيانة والخدمات. ونتيجة لذلك، يجب على قادة الأعمال وأصحاب المصالح الآخرين وأفراد الجمهور الذين قد يشاركون في تنفيذ واستخدام أي نوع من الذكاء الاصطناعي أن يكتسبوا المهارات الأساسية المطلوبة للتكيف مع التكنولوجيا وتعلمها وإدارتها واستخدامها في مجالات تخصصهم. وهذا يعني أنه ينبغي لجميع أصحاب المصلحة، بما في ذلك الحكومة، تطوير وسيلة لدمج المهارات المطلوبة في الأشخاص بدءًا من سنّ التعليم الابتدائي المبكر وحتى المستوى المهني. إن الافتقار إلى المهارات التقنية يُعيق اعتماد واستخدام التكنولوجيا.

ويثير تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بعض المخاوف الأخلاقية، لا سيما في مجالات الدور والخصوصية والشفافية والثقة وثقافة الشخصية، وهناك العديد من الأسئلة الأخلاقية المحيطة باعتماد الذكاء الاصطناعي: هل يقتل الذكاء الاصطناعي الوظائف؟ كيف يتم تخزين البيانات واستخدامها؟ هل الذكاء الاصطناعي أذكى من البشر؟ وهكذا تثير هذه الأسئلة الخوف والشك في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، في نظام الرعاية الصحية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع أشكال مختلفة من المعلومات الشخصية من المرضى، ويؤدي جمع بيانات المستخدم إلى ظهور العديد من المخاوف المتعلقة بالخصوصية؛ فقد يتمتع البعض بدعم قانوني ومحمي بموجب قوانين حماية البيانات عند دمج الذكاء الاصطناعي في أيّ جانب من جوانب الحياة، من المهم مراعاة خصوصية المستخدم. وباعتبارها آلة استخباراتية ليست بشرية، فمن الأفضل إبلاغ المستخدمين بحالة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية التفاعل مع النظام. وتختلف العلاقة بين الإنسان والآلة عن العلاقة بين الإنسان والإنسان. إن معرفة طبيعة نظام الذكاء الاصطناعي ستزيد من فهم المستخدم وثقته؛ لاستيعاب مختلف المستخدمين، ويجب مراعاة مجموعات المستخدمين والاهتمامات والخصائص والسياق أثناء تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي وتطويرها. وتلعب الثقافة دورًا مهمًّا في الأخلاق، ويهتم بالسلوك الاجتماعي للأشخاص في منطقة معينة.

جدير بالذكر أن الدول الإفريقية متعددة اللغات، ولها خلفيات ثقافية متنوعة، وهو الأمر الذي يمكن أن يكون له تأثير على اعتماد الابتكار التكنولوجي، وتعتبر الثقافة، وفقًا للبحث الذي تم إجراؤه في نيجيريا وجنوب إفريقيا، عاملاً حاسمًا في الابتكار التكنولوجي.

وينبغي أن تُؤخَذ المعتقدات والمشاعر الفردية في الاعتبار عند تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي؛ حيث إن تصورات المستخدم للتكنولوجيا الجديدة تؤثر على اعتمادها؛ فالتصور الإيجابي يشجّع المستخدمين على تبنّي واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي، في حين أن التصور السلبي يؤدي إلى رفض الابتكار. إذا لم يكن لدى المستخدمين معلومات كافية حول الابتكار، فسوف يكونون متشككين في مدى فائدته، مما يؤدي إلى عدم اليقين والخوف من المجهول. ولأن أغلب الأفارقة متقاعسون ومتأخرون في تبني الابتكارات التكنولوجية الجديدة، فإنهم غير متأكدين من الإبداعات التكنولوجية الجديدة، ويستخدمون نهج الانتظار والترقب في تبنّي الابتكارات الجديدة. كلما زاد مستوى عدم اليقين، انخفض اعتماد الذكاء الاصطناعي في إفريقيا.

يجب على المطورين وأصحاب المصلحة الآخرين أن يسعوا دائمًا إلى جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام لتقليل حالة عدم اليقين المرتبطة بالتكنولوجيا الجديدة. وينبغي للحكومات أن تكثف تطوير البنية التحتية وتوسيع الاتصال بالشبكات، وخاصةً في المناطق الريفية في إفريقيا. علاوةً على ذلك، يجب على الحكومات الإفريقية وأصحاب المصالح المعنيين، بما في ذلك النظام البيئي للهاتف المحمول الإفريقي، وضع مبادئ إرشادية وسياسات جيدة التنظيم لضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المناسبة وتنفيذها واعتمادها في إفريقيا.

تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة، ويتم استخدامها لمجموعة واسعة من الأغراض، بما في ذلك التعليم والأعمال والسياسة والأنشطة الاجتماعية. وفي إفريقيا، لا تزال هناك حاجة إلى التنمية المستدامة، وقد يساعد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحقيق ذلك. وسيكون استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي كأدوات داعمة مستحيلاً إذا لم يتم اعتمادها على النحو الصحيح، ولكي يحظى الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على نطاق واسع، لا بد من معالجة هذه التحديات.

الاستنتاجات:

سلَّط هذا الفصل الضوء على بعض التحديات الناشئة التي تواجه التصميم الفعَّال لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتطويرها واعتمادها واستخدامها في إفريقيا. وتتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة للمساعدة في نمو الاقتصاد الإفريقي وازدهار الإنسان. وتتمتع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير الأداء في العمليات التجارية، وتعزيز الإنتاجية، وتحسين الرعاية الصحية والتعليم والنقل في إفريقيا.

وبدون معالجة هذه التحديات أو العوائق، ستظل إفريقيا متخلفة عن بلدان العالم. ويحتاج أصحاب المصالح في إفريقيا، وخاصة صناع السياسات، إلى إنشاء هياكل حوكمة وبنية أساسية قوية ليس فقط لتصميم وتطوير الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا اعتماد واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى صانعي السياسات، ويقع على عاتق أصحاب المصالح في الصناعة أيضًا واجب التركيز على تنمية القدرات لضمان اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي الكافية للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي لمعالجة الاحتياجات والمشاكل الخاصة بإفريقيا. ولذلك، من المأمول أن يكون هناك فهم وتقدير مناسب لهذه التحديات والتوصيات لضمان تسريع تصميم وتطوير واعتماد الذكاء الاصطناعي، والذي سيكون له تأثير كبير على اقتصاد إفريقيا.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

References

Abu-Alsaad, H.A., 2019. Agent applications in e-learning systems and current development and challenges of adaptive e-learning systems, in: 2019 11th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI), IEEE. pp. 1–6.

Adamopoulou, E., and Moussiades, L., 2020. An overview of chatbot technology, in: IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, Springer. pp. 373–383.

Ajadi, S., 2020. Can AI help tackle the most pressing challenges in developing countries? GSM Association. https://www.gsma.com/mobilefordevelopment/region/africa/can-ai-help-tackle-the-most-pressing-challenges-in-developing-countries/ [Accessed 8 July 2021].

Akerkar, R., 2019. Employing AI in business, in: Artificial intelligence for business. Springer, Cham, pp. 63–74.

Bankole, F.O., Bankole, O.O., and Brown, I., 2011. Mobile banking adoption in Nigeria. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries 47, 1–23.

Bianco, M., 2021. Overcoming the social barriers of AI adoption.

Borenstein, J., and Howard, A., 2021. Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education. AI and Ethics 1, 61–65.

Brey, P., and Søraker, J.H., 2009. Philosophy of computing and information technology, in: Philosophy of technology and engineering sciences. Elsevier, pp. 1341–1407.

Chang, A.C., 2020. Intelligence-based medicine: Artificial intelligence and human cognition in clinical medicine and healthcare. Academic Press.

Chatterjee, S., and Bhattacharjee, K.K., 2020. Adoption of artificial intelligence in higher education: A quantitative analysis using structural equation modelling. Education and Information Technologies 25, 3443–3463.

Coetzee, J., 2018. Strategic implications of Fintech on South African retail banks. South African Journal of Economic and Management Sciences 21(1), 1–11.

Dugbazah J., Glover B., Mbuli B., and Kungade C., 2021. Ethical considerations on emerging technologies in Africa: A consultative roundtable report. African Union Development Agency. Available at: https://www.nepad.org/blog/ethical-considerations-emerging-technologies-africa-consultative-roundtablereport[Accessed 8 October 2021].

Effoduh, J.O., 2020. 7 ways that African states are legitimizing artificial intelligence. Openair. Africa. https://openair.africa/7waysthatafricanstatesarelegitimizingartificialintelligence/ [Accessed 6 July 2021].

Ferrein, A., and Meyer, T., 2012. A Brief Overview of Artificial Intelligence in South Africa. AI Magazine 33(1), 99–103.

Flowers, J.C., 2019. Strong and weak AI: Deweyan considerations, in: AAAI spring symposium: Towards conscious AI systems.

Francesc, P., Miguel, S., Axel, R., and Paula, V., 2019. Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development— UNESCO Biblioteca Digital. Technical Report. UNESCO Working Papers on Education Policy. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org. UNESCO.

Gadzala, A., 2018. Coming to life: Artificial intelligence in Africa. Atlantic Council, November 14.

Grosz, B.J., 2018. Smart enough to talk with us? Foundations and challenges for dialogue capable AI systems. Computational Linguistics 44, 1–15.

Gwagwa, A., Kraemer-Mbula, E., Rizk, N., Rutenberg, I., and De Beer, J., 2020. Artificial Intelligence (AI) deployments in Africa: Benefits, challenges and policy dimensions. The African Journal of Information and Communication

26, 1–28.

Hamet, P., and Tremblay, J., 2017. Artificial intelligence in medicine. Metabolism 69, S36–S40.

Hayes, P., and Ford, K., 1995. Turing test considered harmful, in: IJCAI (1), Citeseer. pp. 972–977.

Kathryn Hume, 2017. Artificial Intelligence is the future—But it’s not immune to human bias, Maclean’s, December 27.

Komarova, N., Zamkovoi, A., Novikov, S., 2019. The fourth industrial revolution and staff development strategy in manufacturing. Russian Engineering Research 39, 330–333.

Kudi, 2018. A chatbot for financial services. Kudi. https://kudi.com/faq [Accessed 5 July 2021].

Larsson, S., et al. (2019). Sustainable AI: An inventory of the state of knowledge of ethical, social, and legal challenges related to artificial intelligence. Lund University Online Publications. Available at: https://www.semanticscholar. org/paper/Sustainable-AI%3A-An-inventory-of-the-state-of-of-and-Larsson-

Lekhanya, L.M., 2013. Cultural influence on the diffusion and adoption of social media technologies by entrepreneurs in rural South Africa. The International Business & Economics Research Journal.

Li, L., Lin, Y.L., Zheng, N.N., Wang, F.Y., Liu, Y., Cao, D., Wang, K., and Huang, W.L., 2018. Artificial intelligence test: A case study of intelligent vehicles. Artificial Intelligence Review 50, 441–465.

Luan, H., Geczy, P., Lai, H., Gobert, J., Yang, S.J., Ogata, H., Baltes, J., Guerra, R., Li, P., and Tsai, C.C., 2020. Challenges and future directions of big data and artificial intelligence in education. Frontiers in Psychology 11.

Luxton, D.D., 2016. An introduction to artificial intelligence in behavioural and mental health care, in: Artificial intelligence in behavioural and mental health care. Elsevier, pp. 1–26.

Mahomed, S. (2018). Healthcare, artificial intelligence and the Fourth Industrial Revolution: Ethical, social, and legal considerations. South African Journal of Bioethics and Law 11(2), 93 [online]. https://doi.org/10.7196/sajbl.2018.

Marino Garcia, J., and Kelly, T., 2015. The economics and policy implications of infrastructure sharing and mutualisation in Africa.

Marino Garcia, J., and Kelly, T., 2020. Artificial intelligence for Africa: An opportunity for growth, development, and democratisation. Access Partnership. https://www.up.ac.za/media/shared/7/ZP_Files/ai-for-africa.

Microsoft, (2018). Artificial intelligence for Africa: An opportunity for growth, development, and democratisation. The University of Pretoria [online]. Available at: https://www.up.ac.za/media/shared/7/ZP_Files/ai-forafrica.

Mtega, W.P., Bernard, R., Msungu, A.C., and Sanare, R., 2012. Using mobile phones for teaching and learning purposes in higher learning institutions: The case of Sokoine University of agriculture in Tanzania.

Mzmkandaba, S., 2019. Gartner lifts the lid on barriers to AI adoption. iTweb. https://www.itweb.co.za/content/mQwkoM6KJZbq3r9A. [Accessed 6 July 2021].

Nishant, R., Kennedy, M., and Corbett, J., 2020. Artificial intelligence for sustainability: Challenges, opportunities, and a research agenda. International Journal of Information Management 53, 102104.

Okonkwo, C.W., and Ade-Ibijola, A., 2021. Chatbots applications in education: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100033.

Okonkwo, C., Huisman, M., and Taylor, E., 2020. A framework for adoption and diffusion of mobile applications in Africa. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal 5, 1577–1592.

Okonkwo, C.W., Huisman, M., and Taylor, E., 2019. The adoption of mcommerce applications: Rural dwellers perspectives, in: 12th, IADIS, international conference. Information systems.

Okonkwo, C.W., Huisman, M., and Taylor, E., 2021. Factors that influence Africa’s refusal and discontinuation of mobile applications use. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 1–10.

Oosthuizen, M., 2020. Africa’s 4th industrial revolution—Endless opportunities. Institute for Security Studies [online]. Retrieved, 18.

Pedro, F., Subosa, M., Rivas, A., and Valverde, P., 2019. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development.

Roos, S., 2018. Chatbots in education: A passing trend or a valuable pedagogical tool?

Ruane, E., Birhane, A., and Ventresque, A., 2019. Conversational AI: Social and ethical considerations., in: AICS, pp. 104–115.

Schoeman, W., Moore, R., Seedat, Y., and Chen, J.Y.J., 2021. Artificial intelligence: Is South Africa ready?

Smith, B. and Shum, H., 2018. The future computed. Microsoft.

Smith, M. L., and Neupane, S. (2018). Artificial intelligence and human development: Toward a research agenda. White Paper. International Development Research Centre (IDRC). https://idl-bnc-idrc.dspacedirect.org/handle/10625/56949.

Tegmark, M. (2018). Benefits & risks of artificial intelligence. Future of Life Institute [online]. Available at: https://futureoflife.org/background/benefitsrisks-of-artificial-intelligence/?cn-reloaded=1 [Accessed 21 May 2021].

Turing, A.M., and Haugeland, J., 1950. Computing machinery and intelligence. MIT Press, Cambridge, MA.

UNECA, 2016. The Africa data revolution report. 2016. https://www.uneca. org/sites/default/files/uploaded-documents/ACS/africa-data-revolution-report-2016.pdf [Accessed 26 May 2021].

Wang, G., Dou, W., and Zhou, N., 2008. Consumption attitudes and adoption of new consumer products: A contingency approach. European Journal of Marketing.

[1] – Ibijola. A. Ade & Okonkwo. C. (2023). Artificial Intelligence in Africa: Emerging Challenges (Responsible AI in Africa Challenges and Opportunities). Palgrave Macmillan. Pp. 101: 117.